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图布局算法的发展

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

图数据的可视化，核心在布局，而布局算法通常是按照一些特定的模型，将抽象数据进行具象展示，这一过程伴随大量的迭代计算，例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 )，这在小规模数据量下可能并不会出现问题，但随着规模的不断增大，采用如此“高昂”计算复杂度的算法变得不能接受，所以，出现了许多针对算法时间复杂度进行改进的方法，需要说明的是，在这一阶段，数据集的规模仍未达到单机处理上限，例如 OpenOrd算法采用多线程并行来加速计算过程。随着数据规模的进一步扩大，图数据节点达到百万级别时，单机并行策略也变得无能为力，这时，分布式并行计算的方式为这种“大规模图数据”的处理提供了可能性。

2019-08-08

2.1K0

初识机器学习

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习解决的问题无非两类：预测、分类预测：预测所属分类、预测预测数值，区别：预测目标Y是连续的还是离散的

2019-08-08

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